激光雷达基本参数
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激光雷达企业商机

在海洋环境和水下目标探测等领域,采用激光雷达,通过对激光诱导目标物发射的荧光等光谱信号的探测分析以获得海洋浮游生物及叶绿素等物质的种类和浓度分布信息。叶绿素浓度测量是海洋环境监测的热点项目之一,这是因为浮游植物是其他海洋生物的直接或间接的食物来源,在所有的海洋生物中占有特殊而重要的地位,其数值与估计海洋初级生产力、全球通量和众多海洋现象研究紧密相关。传统的测定方法有许多局限性,一来依靠人工逐点采样,范围小;二来分析速度很慢,效率不高。海洋激光雷达的出现恰好弥补了这种遗憾,可以对大面积,甚至全球范围内水域的叶绿素浓度进行实时、动态监测。激光雷达和普通雷达有什么区别?汽车激光雷达导航

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自动驾驶由感知、预测、规划、控制四大关键部分组成。首先通过各类 传感器获得相机图像、激光雷达点云等周围原始数据,得到车道、可驾 驶区域、运动物体和交通信号等信息,之后预测移动障碍物的意图和轨 迹,并根据获得的信息优化车辆的路线和行动,控制车辆完成加速、 减速、转向等动作来跟随规划路径。激光雷达在自动驾驶中属于感知部 分的重要信息输入来源。自动驾驶按照车辆自动化程度分为 6 个等级,L3 级之后在使用自动驾 驶功能时驾驶员无需驾驶汽车。昆明多线激光雷达点云激光雷达的波长短,可以在分子量级上对目标探测。这是微波雷达无能为力的。

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通常森林面积广阔,范围大,导致调查工作量大,加上森林地形环境复杂,又增加了工作强度。而调查取证需要采集精细的数据,这也使调查耗时久,周期变长。除此之外,靠传统地面调查方式进行资源数据采集,不能全局视野地获取目标信息,信息获取缺失。激光雷达具有穿透植被的能力,系统拥有双回波。在植被覆盖区域可透过植被获取地面点数据,收集树木的平均高度,树冠密度,生物量,林分体积和植被覆盖度,用于估算森林。而且激光雷达获取的高精度点云数据测量精度很高。这些优势使得激光雷达系统可以有效助力森林“调查”。成都慧视自研的HSLi-M16激光雷达是一款16线机械式激光雷达,其内部的16组激光收发可进行360°旋转,形成3D点云图,相比其他手段,在大范围、高时效、高精度林木高度与林分垂直结构信息获取方面具有优势。搭配无人机使用可以对森林进行全方面扫描以获取信息。

还有一个是终端信息处理技术,激光雷达终端信息处理系统的任务是既要完成对各传动机构、激光器、扫描机构及各信号处理电路的同步协调与控制,又要对接收机送出的信号进行处理,获取目标的距离信息,对于成像激光雷达来说还要完成系统三维图像数据的录取、产生、处理、重构等任务。目前激光雷达的终端信息处理系统设计采用主要采用大规模集成电路和计算机完成。其中测距单元可利用FPGA技术实现,在高精度激光雷达中还需采用精密测时技术。对于成像激光雷达来说,系统还需要解决图像行的非线性扫描修正、幅度/距离图像显示等技术。回波信号的幅度量化采用模拟延时线和高速运算放大器组成峰值保持器,采用高速A/D完成幅度量化。图像数据采集由高速DSP完成,图像处理及三维显示可由工业控制计算机完成。激光雷达在周界防范中起着重要作用。

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L2自动辅助驾驶通常采用摄像头与毫米波雷达融合。L1、L2级车辆通常具有一个前置远程雷达和一个用于自适应巡航控制、紧急制动辅助和车道偏离警告/辅助的摄像头,两个后向中距雷达实现盲点检测,以及4个额外摄像头和12个超声波传感器可实现360度视野实现泊车辅助功能。L2+是从辅助驾驶走向更高级别自动驾驶的必经之路。具体来说,激光雷达也需要时间收集数据并更新软件调整优化,并不是自动驾驶的灵丹妙药,但由于其在不同光照条件下精细的探测能力可以降低算法难度而受到欢迎。在大气中间层金属蒸气层的观测主要采用荧光共振散射激光雷达。昆明多线激光雷达点云

激光雷达在道路协同的应用方案!汽车激光雷达导航

二是寻找源头难火灾发生的原因有很多,例如人为原因导致的明火,再例如雷火等导致的易燃物质阴燃。处于火灾初期的火情是容易被熄灭和遏制的,但也是容易被忽略的。与火灾的抗衡也是一场速度战,首先时间监测到火灾源头,就成为降低火灾发生率的有效手段。三是救灾风险大在救灾时,由于风向、浓雾、天气、火势等等原因,消防工作将会异常艰辛,严重时会威胁到消防员的人身安全。再加上林区地势起伏复杂,如何找准着火点以及判断火灾蔓延趋势极为困难。红外热像是一种用来探测目标物体的红外辐射,并通过光电转换、电信号处理等手段,将目标物体的温度分布图像转换成视频图像的高科技产品。成都慧视VIZ系列非制冷红外相机采用独有的红外图像与增强算法,结构紧凑、尺寸小、功耗低,可对森林进行24小时不间断温度监测,首先时间发现隐患,自动报警,为森林防火提供安全助力。汽车激光雷达导航

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